赛娜·易卜拉希米
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2020年–今天
2024 [j3] 陈洁峰 , Jinsung Yoon公司 , 赛娜·易卜拉希米 , 塞尔坎。 阿里克 , 萨默什·杰哈 , 托马斯·普菲斯特 :
ASPEST:缩小主动学习和选择性预测之间的差距。 事务处理。 机器。 学习。 物件。 2024 ( 2024 ) [第18条] 詹姆斯·伊诺恩 , Hootan Nakhost公司 , 赛娜·易卜拉希米 , 塞尔坎。 阿里克 , 刘燕(Yan Liu) , 托马斯·普菲斯特 :
TextGenSHAP:用长文档生成文本时的可伸缩的Post-Hoc解释。 ACL(调查结果) 2024 : 13984-14011 【i24】 普里塔姆·萨卡尔 , 赛娜·易卜拉希米 , 阿里·埃特马 , 艾哈迈德·贝拉米 , 塞尔坎。 阿里克 , 托马斯·普菲斯特 :
通过数据增强对比调整缓解对象幻觉。 CoRR公司 abs/2405.18654 ( 2024 ) [第23条] 赛娜·易卜拉希米 , 塞尔坎。 阿里克 , Tejas Nama公司 , 托马斯·普菲斯特 :
CROME:高效多模式LLM的跨模式适配器。 CoRR公司 腹肌/2408.06610 ( 2024 ) 2023 [注2] 赛娜·易卜拉希米 , 塞尔坎。 阿里克 , 托马斯·普菲斯特 :
用于视觉文档理解的测试时间调整。 事务处理。 机器。 学习。 物件。 2023 ( 2023 ) [第17条] 陈洁峰 , Jinsung Yoon公司 , 赛娜·易卜拉希米 , 塞尔坎。 阿里克 , 托马斯·普菲斯特 , 萨默什·贾 :
自适应自我评估以改进LLM中的选择性预测。 EMNLP(调查结果) 2023 : 5190-5213 [第16条] 孙庆耀 , 凯文·墨菲 , 赛娜·易卜拉希米 , 亚历山大·达穆尔 :
超越不变性:用于处理“虚假”相关性的测试时间标签-移位自适应。 NeurIPS公司 2023 [i22] 陈洁峰 , Jinsung Yoon公司 , 赛娜·易卜拉希米 , 塞尔坎。 阿里克 , 萨默什·杰哈 , 托马斯·普菲斯特 :
ASPEST:缩小主动学习和选择性预测之间的差距。 CoRR公司 abs/2304.03870 ( 2023 ) 【i21】 赛娜·易卜拉希米 , 塞尔坎。 阿里克 , 董袆荷 , 托马斯·普菲斯特 :
LANISTR:从结构化和非结构化数据中进行多模式学习。 CoRR公司 abs/2305.16556 ( 2023 ) [i20] 尼西亚Beebe-Wang , 赛娜·易卜拉希米 , Jinsung Yoon公司 , 塞尔坎。 阿里克 , 托马斯·普菲斯特 :
绘画:不规则采样时间序列的预训练和增强。 CoRR公司 abs/2308.13703 ( 2023 ) [i19] 陈洁峰 , Jinsung Yoon公司 , 赛娜·易卜拉希米 , 塞尔坎。 阿里克 , 托马斯·普菲斯特 , 萨默什·杰哈 :
自适应自我评估以改进LLM中的选择性预测。 CoRR公司 abs/2310.11689 ( 2023 ) [i18] 詹姆斯·伊诺恩 , Hootan Nakhost公司 , 赛娜·易卜拉希米 , 塞尔坎。 阿里克 , 刘燕(Yan Liu) , 托马斯·普菲斯特 :
TextGenSHAP:长文档文本生成中可伸缩的事后解释。 CoRR公司 abs/2312.01279 ( 2023 ) 2022 [第15条] 陈滇(音) , 王德全 , 特雷弗·达雷尔 , 赛娜·易卜拉希米 :
对比测试时间调整。 CVPR公司 2022 : 295-305 [第14条] 王紫峰 , 张子昭 , 赛娜·易卜拉希米 , 孙若曦 , 韩章(Han Zhang) , 李晨宇 , 任晓琦 , 苏国龙 , 文森特·佩罗 , 詹妮弗·戴伊 , 托马斯·普菲斯特 :
双重提示:排练的补充提示-免费持续学习。 ECCV(26) 2022 : 631-648 [第13条] 朱实战 , 赛娜·易卜拉希米 , 金泽昂珠 , 特雷弗·达雷尔 :
用于从单个图像学习隐式三维场景重建的可微分梯度采样。 ICLR公司 2022 [第12条] 科罗拉多J.里德 , 项羽月 , 安妮·恩鲁西姆哈 , 赛娜·易卜拉希米 , 维维克·维杰库玛 , 理查德·毛 , 李波(Bo Li) , 张尚航(Shanghang Zhang) , Devin断头台 , 肖恩·梅茨格 , 库尔特·科伊策 , 特雷弗·达雷尔 :
自我监督的预训练提高了自我监督的训练效果。 WACV公司 2022 : 1050-1060 [i17] 王紫峰 , 张子昭 , 赛娜·易卜拉希米 , 孙若曦 , 韩章(Han Zhang) , 李晨宇 , 任晓琦 , 苏国龙 , 文森特·佩罗 , 詹妮弗·戴伊 , 托马斯·普菲斯特 :
双重提示:无排练持续学习的补充提示。 CoRR公司 腹肌/2204.04799 ( 2022 ) [i16] 陈滇(音) , 王德全 , 特雷弗·达雷尔 , 赛娜·易卜拉希米 :
对比测试时间调整。 CoRR公司 abs/2204.10377 ( 2022 ) 【i15】 赛娜·易卜拉希米 , 塞尔坎。 阿里克 , 托马斯·普菲斯特 :
用于视觉文档理解的测试时间调整。 CoRR公司 abs/2206.07240 ( 2022 ) [第14条] 孙清耀 , 凯文·墨菲 , 赛娜·易卜拉希米 , 亚历山大·达穆尔 :
超越不变性:具有“虚假”相关性的分布的测试时间标签偏移适应。 CoRR公司 abs/2211.15646 ( 2022 ) 2021 [第11条] Devin断头台 , 瓦夏尔·尚卡尔 , 赛娜·易卜拉希米 , 特雷弗·达雷尔 , 路德维希·施密特 :
对未知分布进行有信心的预测。 ICCV公司 2021 : 1114-1124 [第10条] 赛娜·易卜拉希米 , 苏珊·佩特里克 , 阿卡什·戈库尔 , 威廉·甘 , 约瑟夫·冈萨雷斯 , 马库斯·罗尔巴赫 , 特雷弗·达雷尔 :
记住正确的理由:解释减少灾难性遗忘。 ICLR公司 2021 [i13] 科罗拉多J.里德 , 项羽月 , 安妮·恩鲁西姆哈 , 赛娜·易卜拉希米 , 维维克·维杰库玛 , 理查德·毛 , 李波(Bo Li) , 张尚航(Shanghang Zhang) , Devin断头台 , 肖恩·梅茨格 , 库尔特·科伊策 , 特雷弗·达雷尔 :
自我监督的预训练提高了自我监督的训练效果。 CoRR公司 abs/2103.12718 ( 2021 ) [i12] Devin断头台 , 瓦夏尔·尚卡尔 , 赛娜·易卜拉希米 , 特雷弗·达雷尔 , 路德维希·施密特 :
对未知分布进行有信心的预测。 CoRR公司 abs/2107.03315 ( 2021 ) [i11] 迈克尔·莱埃利 , 吉斯卡德·比安比 , 陈滇(音) , 亚当·洛弗勒 , Phat Dat Nguyen公司 , 罗斯·罗 , 特雷弗·达雷尔 , 赛娜·易卜拉希米 :
针对杂乱场景的区域级主动学习。 CoRR公司 abs/2108.09186 ( 2021 ) [i10] 王德全 , 刘绍腾 , 赛娜·易卜拉希米 , 埃文·谢尔哈默 , 特雷弗·达雷尔 :
目标适应。 CoRR公司 abs/2109.01087 ( 2021 ) 2020 【b1】 赛娜·易卜拉希米 :
材料力学行为的多尺度周动力理论和基于学习的方法。 美国加州大学伯克利分校, 2020 [j1] 萨马内·阿扎迪 , 迪帕克·帕塔克 , 赛娜·易卜拉希米 , 特雷弗·达雷尔 :
合成GAN:学习图像-条件二元合成。 国际期刊计算。 视觉。 128 ( 10 ) : 2570-2585 ( 2020 ) 【c9】 赛娜·易卜拉希米 , 弗兰齐斯卡·迈耶 , 罗伯托·卡兰德拉 , 特雷弗·达雷尔 , 马库斯·罗尔巴赫 :
对抗性持续学习。 ECCV(11) 2020 : 386-402 【c8】 赛娜·易卜拉希米 , 穆罕默德·埃尔霍塞尼 , 特雷弗·达雷尔 , 马库斯·罗尔巴赫 :
基于贝叶斯神经网络的不确定性引导连续学习。 ICLR公司 2020 [第九章] 赛娜·易卜拉希米 , 弗兰齐斯卡·迈耶 , 罗伯托·卡兰德拉 , 特雷弗·达雷尔 , 马库斯·罗尔巴赫 :
对抗性持续学习。 CoRR公司 abs/2003.09553 ( 2020 ) [i8] 赛娜·易卜拉希米 , 苏珊·佩特里克 , 阿卡什·戈库尔 , 威廉·甘 , 约瑟夫·冈萨雷斯 , 马库斯·罗尔巴赫 , 特雷弗·达雷尔 :
记住正确的理由:解释减少灾难性遗忘。 CoRR公司 abs/2010.01528 ( 2020 ) [i7] 赛娜·易卜拉希米 , 威廉·甘 , 卡米亚尔·萨拉希 , 特雷弗·达雷尔 :
Minimax主动学习。 CoRR公司 abs/2012.10467 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c7】 埃德加·施恩费尔德 , 赛娜·易卜拉希米 , 萨默斯·辛哈 , 特雷弗·达雷尔 , 泽尼普·阿卡塔 :
通过对齐变分自动编码器的广义零炮学习。 CVPR研讨会 2019 : 54-57 【c6】 赛娜·易卜拉希米 , 穆罕默德·埃尔霍塞尼 , 特雷弗·达雷尔 , 马库斯·罗尔巴赫 :
贝叶斯神经网络中的不确定性引导连续学习-扩展抽象。 CVPR研讨会 2019 : 75-78 【c5】 艾琳·阿梅里尼 , 埃琳娜·巴拉舍娃 , 赛娜·易卜拉希米 , 凯瑟琳·伦纳德 , 阿尔沙·纳格拉尼 , 阿马亚·萨尔瓦多 :
2019年WiCV:第六届女性电脑视觉研讨会。 CVPR研讨会 2019 : 469-471 【c4】 埃德加·施恩费尔德 , 赛娜·易卜拉希米 , 萨默斯·辛哈 , 特雷弗·达雷尔 , 泽尼普·阿卡塔 :
通过对齐变分自动编码器的广义零和少快照学习。 CVPR公司 2019 : 8247-8255 【c3】 萨默斯·辛哈 , 赛娜·易卜拉希米 , 特雷弗·达雷尔 :
变分对抗主动学习。 ICCV公司 2019 : 5971-5980 【c2】 萨马内·阿扎迪 , 迪帕克·帕塔克 , 赛娜·易卜拉希米 , 特雷弗·达雷尔 :
合成GAN(扩展摘要):学习图像-条件二元合成。 DGS@ICLR 2019 [i6] 萨默斯·辛哈 , 赛娜·易卜拉希米 , 特雷弗·达雷尔 :
变分对抗主动学习。 CoRR公司 腹肌/1904.00370 ( 2019 ) [i5] 赛娜·易卜拉希米 , 穆罕默德·埃尔霍塞尼 , 特雷弗·达雷尔 , 马库斯·罗尔巴赫 :
不确定性指导下的贝叶斯神经网络持续学习。 CoRR公司 abs/1906.02425 ( 2019 ) [i4] 艾琳·阿梅里尼 , 埃琳娜·巴拉舍娃 , 赛娜·易卜拉希米 , 凯瑟琳·伦纳德 , 阿尔沙·纳格拉尼 , 阿马亚·萨尔瓦多 :
2019年WiCV:第六届女性电脑视觉研讨会。 CoRR公司 abs/1909.10225 ( 2019 ) 2018 [i3] 萨马内·阿扎迪 , 迪帕克·帕塔克 , 赛娜·易卜拉希米 , 特雷弗·达雷尔 :
合成GAN:学习条件图像合成。 CoRR公司 abs/1807.07560 ( 2018 ) [i2] 埃德加·施恩费尔德 , 赛娜·易卜拉希米 , 萨默斯·辛哈 , 特雷弗·达雷尔 , 泽尼普·阿卡塔 :
通过对齐变分自动编码器的广义零镜头和少镜头学习。 CoRR公司 abs/1812.01784 ( 2018 ) 2017 【c1】 赛娜·易卜拉希米 , 安娜·罗尔巴赫 , 特雷弗·达雷尔 :
无梯度政策架构搜索和调整。 CoRL公司 2017 : 505-514 [i1] 赛娜·易卜拉希米 , 安娜·罗尔巴赫 , 特雷弗·达雷尔 :
无梯度政策架构搜索和调整。 CoRR公司 abs/1710.05958 ( 2017 )